Khala 机器人报告：全球仅 30 万小时操作数据，Axis 撬动 700 万条轨迹
0xSammy · x · 2026-10-18
Khala Research 发布 36 页报告《Age of Machines: The Learning Problem》,核心论点是机器人还在等自己的「ChatGPT 时刻」——语言模型有互联网可学，机器人却缺多样化的物理示范数据。
关键数据与观点
- Bessemer 估计全球仅约 30 万小时机器人操作数据，而训练需求可能超 1 亿小时；Bessemer 预测两年内机器人数据支出将超 30 亿美元
- 最便宜的数据反而最值钱：Georgia Tech/Stanford 研究显示，2 小时遥操作 + 1 小时手机拍手部视频训练的模型得 128 分，胜过 3 小时纯机器人数据训练的 74 分；小米新模型用 10 万小时手持夹爪视频 + 7200 小时机器人数据对齐，新任务只需不到 10 小时机器人时间
- 训练路线尚未收敛：像素直连电机、从视频学物理、仿真百万次练习，NVIDIA 三条都在押注，但都离不开人示范
- 开放网络用加密激励协调仿真、遥操作与人类视频采集；Axis 报告 22 万贡献者产出 700 万+轨迹，将其数据用于 LIBERO-Plus 仿真基准可把任务成功率从 83.9% 提到 88.8%
- AI 实验室斥巨资买人类数据但几乎全是文字(Meta 花 143 亿美元收购 Scale AI 49% 股权)，机器人需要的是带关节角度/抓握信息的手臂运动记录
报告后半部分对 Axis Robotics 做了深度拆解：战略定位、产品矩阵、学术成果与商业化部署。
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